摘要
图像放大技术在医疗影像分析、高清视频显示、卫星遥感等领域具有至关重要的应用价值。
近年来，如何利用先进的图像处理和机器学习技术来提升图像放大的效果成为了研究热点。
全变差（TotalVariation，TV）正则化作为一种经典的图像处理技术，在图像去噪、复原等方面展现出优异的性能。
将全变差正则化方法应用于图像放大模型，能够有效抑制图像放大过程中出现的噪声和伪影，提升图像的清晰度和视觉质量。
本文将回顾基于全变差正则化方法的图像放大模型研究进展，首先介绍全变差正则化的概念及其在图像处理中的应用，接着分析基于全变差正则化的图像放大模型的构建思路、优缺点和改进方向，最后展望该领域未来的发展趋势。
关键词：图像放大；全变差正则化；图像处理；机器学习；超分辨率
随着高分辨率显示设备的普及和人们对图像视觉质量要求的不断提高，图像放大技术在近年来得到了快速发展。
图像放大旨在将低分辨率图像转换为高分辨率图像，以恢复图像细节、提升视觉体验。
传统的图像放大方法，例如插值方法，容易导致图像边缘模糊、细节丢失等问题。
近年来，基于机器学习的图像放大方法，特别是深度学习方法，在图像放大领域取得了显著进展。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
